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该微电网经济调度系统20还包括误差补偿模块205,其与所述经济调度子系统203 相连,用于根据逆变器所发出的实际操作指令与经济调度子系统203所发出的经济调度指 令之间的误差而生成补偿信号,以对经济调度子系统203生成经济调度指令进行补偿。
在一种实施方式中,在形成模块204根据历史数据和历史天气数据而得到训练模 型后,预测模块206在该训练模型的基础上,基于预测数据和天气数据而生成相对应的预测 值,经济调度子系统203从而通过运行人工智能算法优化来得到相对应的经济调度指令,以 提供下发。在实际操作中,由于逆变器所下发的实际操作指令与经济调度子系统203的调度 指令之间不可避免地存在一定的误差,该误差补偿模块205可以利用该误差来进行反馈控 制,使在生成调度指令时就将该误差考虑进去,从而提升调度指令的精度。在一种可选的实施方式中,该误差补偿模块205基于该误差进行比例积分(PI)控制,以进行反馈补偿。
通过在该微电网能量管理系统中包括误差补偿,使得整体的能量管理系统中引入误差开环控制思想,从而提升精度,并且有助于提高系统的可控性。
如图3所示,其为本发明一种实施方式的微电网能量管理方法的流程。以下将参考 图1、图2中所示的微电网能量管理系统来对该微电网能量管理方法进行说明。
步骤302,形成模块根据历史数据生成预测模型。
具体地,形成模块104、204根据历史数据,如历史调度数据与相对应的历史天气数 据,来生成预测模型。该过程可以参考前述的形成模块104、204(训练Agent)的工作过程。
步骤304,预测模块根据所述预测模型以及当前数据而生成相应的预测值。
具体地,预测模块106、206根据形成模块所生成的预测模型,以及当前数据,如当 前预测数据以及相对应的天气数据,来生成相应的预测值。进一步地,该生成预测值的过程 可以参考以上所述的预测模块106、206(预测Agent)的工作过程。
步骤306,下发所述预测值。
具体地,通信模块108、208将预测模块106、206所生成的预测值发送到经济调度子 系统103、203。
步骤308,经济调度子系统基于预测值,通过运行人工智能算法优化来生成相应的 经济调度指令,并下发所生成的经济调度指令。在一种可选的实施方式中,可以由经济调度 子系统103、203在需要的时候调用预测Agent所得到的预测值,并通过运行人工智能算法优 化来生成经济调度指令并下发。
在一些实施方式中,微电网能量管理方法还可以包括可选的步骤310,根据实际操 作指令与经济调度指令之间的误差而对于经济调度子系统生成经济调度指令进行相应的 补偿。
具体地,误差补偿模块205根据逆变器的实际操作指令值所述经济调度子系统所 发出的调度指令之间的误差而生成补偿信号,以对经济调度子系统203生成经济调度指令 进行补偿。进一步地,该进行补偿的过程可以参考以上所述的误差补偿模块205的工作过 程。
根据该微电网能量管理方法,可以基于MAS分布式平台来搭建,能够使得该微电网 能量管理系统的各个模块具有智能性,使模型训练与其他模块可以独立运行。通过在该微 电网能量管理方法中包括误差补偿,使得整体的能量管理系统中引入误差开环控制思想, 从而提升精度,并且有助于提高系统的可控性。
根据该微电网能量管理方法,可以基于MAS分布式平台来搭建,能够使得该微电网 能量管理系统的各个模块具有智能性,使模型训练与其他模块可以独立运行。通过在该微 电网能量管理方法中包括误差补偿,使得整体的能量管理系统中引入误差开环控制思想, 从而提升精度,并且有助于提高系统的可控性。
基于此,当经济调度子系统调用预测模块时,通讯Agent(通信模块)启动训练 Agent(形成模块),同时预测Agent(预测模块)请求数据库Agent(数据库)发送当前数据和 对应的天气数据。在接收到当前数据和对应的天气数据后,预测Agent使用最新的训练模型 Model、当前数据、天气数据来进行预测,将所得到的预测值发送给经济调度子系统。
在以上过程中,请求历史数据、生成预测模型、请求预测值和条件数据、生成预测值的过程是独立于经济调度进程而独立进行的,其与数据库的交互也是独立进行,从而在 经济调度进程进行时,上述过程也可以同时并行运行而使model得以更新。从而在经济调度 模块调用预测算法的时候,预测模块可以直接使用最新的model,如此,可以显示出MAS分布 式平台的优势而加快系统的运行时间。
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